机器学习-5 多变量的梯度下降 Gradient Descent For Multiple Variables

最新推荐文章于 2024-07-17 14:35:39 发布
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分类专栏： 机器学习和大数据 算法 总结体会 Course课程学习 文章标签： Multiple Features 代价函数 机器学习 梯度下降
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/simongeek/article/details/60763282
这篇博客探讨了机器学习中多变量梯度下降的概念，包括在多个特征下的梯度下降公式，并通过实例讨论了特征尺度和学习速率的影响。同时，文章还介绍了如何在回归问题中应用多项式回归。

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多变量的梯度下降 Gradient Descent for Multiple Variables

梯度下降等式的本身是完全相同的形式，我们只是需要强调一下多变量（'n' features）的问题


换句话说：


下面的图片比较了梯度下降在单变量和多

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从翻译应用到自动驾驶汽车，机器学习 (ML) 技术为我们使用的一些最重要的技术提供支持。本课程介绍了机器学习背后的核心概念。机器学习提供了一种解决问题和回答复杂问题的新方式。基本上，机器学习是指训练一个软件（称为模型）以从数据进行实用的预测的过程。机器学习模型表示机器学习系统用于进行预测的数据元素之间的数学关系。例如，假设我们要创建一个预测降雨量的应用。我们可以使用传统方法或机器学习方法。我们使用传统的方法创建基于物理学的地球大气层和表面表征，计算大量的流体动力方程。这非常困难。
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学习笔记：机器学习--1.3多变量的梯度下降法
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